# 在另一个demo中，加载test.csv，分别用两种加载方式，预测模型的结果

import pandas as pd
from tensorflow.keras import optimizers, layers, models, losses

df = pd.read_csv('test.csv')
x = df.iloc[:, 1:-1]
y = df.iloc[:, :-1]

# 1.加载模型model处理形式：包含了模型结构和参数权重
model = models.load_model('lianxi.h5', compile=False)

#模型配置
model.compile(loss=losses.mean_absolute_error)

# 评测模型
score = model.evaluate(x, y) # 损失
print("评测结果：", score)

#模型删除
del model

#2.建立模型
model = models.Sequential(
    layers.Dense(1, input_dim=(4))
)
#模型配置：loss=mean_absolute_error
model.compile(loss=losses.mean_absolute_error)

#加载参数
model.load_weights('lianxi/weights')

print(model.predict(x))

print(model.evaluate(x, y))